Ad Hoc Analysen
Eine grundlegende Eigenschaft der Ad-hoc-Analyse ist, dass der Anwender zu Beginn gar nicht weiß, was er eigentlich auswerten will. Der Benutzer entwickelt seine Anforderungen ad hoc auf Grund der bereits gewonnenen Erkenntnisse. Beispielsweise Kennzahlen über Kunden, Produkte, Absatzmärkte und Zahlungsmoral erstellen, um einen besseren Überblick über das Geschäft zu bekommen und um damit die weitere Vorgehensweise in der Zukunft bestimmen zu können. |
Der Benutzer braucht Werkzeuge, mit denen die Analysen dynamisch zusammengestellt werden können. Um dies zu ermöglichen müssen die Daten sehr fein und granular zur Verfügung gestellt sein. Mit diesen Daten kann der Benutzer selbst bestimmen, ob die Kennzahlen verdichtet oder im Detail dargestellt werden. Für die Darstellung der Kennzahlen stehen ihm die grafische Darstellung oder Drill Down zur Verfügung.
Diese Art der Analysemöglichkeiten erfordert eine hohe Performance des Systems und die verwendeten OLAP-Tools müssen über eine grosse Flexibilität und eine einfache Bedienbarkeit verfügen.
Unsere Vorgehensweise
- Zusammen mit dem Fachbereich wird festgelegt, welcher Datenpool zusammengestellt werden muss und aus welchen Vorsystemen die notwendigen Daten bereitgestellt werden
- Anschließend wird mit dem Fachbereich festgelegt, welche Reports, Analysen und Präsenationen erstellt werden sollen
- Danach wird ein Data Warehouse oder ein Datamart als Auswertungspool aufgebaut
- Daten werden aus externen Systemen in das Auswertungsdatenpool mittels ETL-Tools importiert
- OLAP Cubes werden erstellt, die den Anforderungen des Fachbereich entsprechen
- Es werden Analysen und Reports für z.B. externes Berichtswesen erstellt
Vorteil 1
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Vorteil 2
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Vorteil 3
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Data Warehouse
Ein Data Warehouse „von der Stange“ kann Ihnen niemand liefern. Den technischen Kern eines Data Warehouse, der aus dem Repository für die fachlichen und technischen Metadaten, einem Berechtigungssystem und der damit verbundenen Prozesssteuerung besteht, stellen wir Ihnen bei Projektbeginn in Form der Impetus Data Warehouse Enterprise Architecture (IDEA) kostenfrei zur Verfügung.
Mit den hiermit komfortabel eingepflegten Informationen zu ihren fachlichen Feldern und den datenliefernden Systemen lassen sich die Verarbeitungsprozesse des Data Warehouses generieren. Impetus Data Warehouse Enterprise Architecture (IDEA)
Feature A
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Feature B
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